Base de données

Orientée Document

MONGODB Boutaina. hdioud@um5.ac.ma

Champ1

Champ2

Champ3

Champ4

…

document

Principes de MongoBD

Base orientée document, OPEN SOURCE

Représentation des informations sous forme de document, au format JSON

Pas de définition de schéma de base obligatoire pour enregistrer les données

Pas de relation entre les objets de la base (pas de jointure en standard)

Il existe de nombreuses fonctions avancées comme : aggragation-framework,

map-reduce,indexation plain-text, clusturing, …

Comparaison BDR/ MongoDB

BDR MongoDB

Base de données

et/ou schéma Base de données

Table,Vue

collection

Enregistrement ou

Tuple

Document (JSON,BSON)

Attribut (atomique)

propriété (chaîne, entier, tableau,

structure)

Jointure

Document imbriqués

Clé

étrangère

Référence

index

Principes: représentation des données

Définition : JSON

JSON est un format de représentation logique de données, hérité de la

syntaxe de création d'objets en JavaScript. C'est un format réputé léger (il ne

contient pas trop de caractères de structuration), assez facilement lisible par

les humains, facilement parsable par les machines, et indépendant des

langages qui l'utilisent (sa seule fonction est de décrire des données, qui sont

ensuite utilisées différemment pour chaque cas suivant le contexte).

Principes: représentation des données

Stockage d’un objet complet sous forme d’un document JSON

Exemple :

SQL

JSON

[{_id : 1,nom: ‘SALAHI’,prenom:’Mohammed’,age:59},

{_id : 2,nom: ‘YOUSRI’,prenom:’Jamal’,age:32}]

nom

prénom

age

SALAHI

Mohammed

YOUSRI

Jamal

Relation N/N

id nom prénom age

1 SALAHI Mohammed 59

2 YOUSRI Jamal 32

id marque modele annee

1 FORD Mustang 1967

2 CHEVROLET Camaro 2015

3 RENAULT Twingo 1998

id_prop id_car

1 3

2 1

2 3

[

{

"_id":1,

"nom":"SALAHI",

"prenom":"’Mohammed’",

"age":59,

"voitures":[

{

"marque":"’RENAULT’",

"modele":"’TWINGO’",

"annee":1998

}

]

{

"_id":2,

"nom":"YOUSRI",

"prenom":"’Jamal’",

"age":32,

"voitures":[

{

"marque":"’FORD’",

"modele":"’Mustang’",

"annee":1967

{

"marque":"’CHEVROLET’",

"modele":"’Camaro’",

"annee":2015

}

]

}

]

Organisation de MongoDB

Serveur permet d’héberger plusieurs bases

de données

Base de données contient un ensemble de

collections. Chaque base de données est

sécurisée et étanche par rapport aux autres

Collections contient un ensemble de

documents de même nature

Documents représente une ensemble de

données structurées

ObjectId identifiant unique généré

automatiquement pour identifier chaque

document

Serveur

BDD BDD BDD

Collection

CollectionCollection

Collection

_id : xxx

Importation et exportation de documents

Importation de documents au format JSON

On utilise l’outil mongoimport : un exécutable à part entière, pas une commande du

mongo shell

mongoimport ‐‐db dbName ‐‐collection collectionName

‐‐mode importMode ‐‐file fileName.json ‐‐jsonArray

Exportation de documents au format JSON

On utilise l’outil mongoexport : un exécutable à part entière, pas une commande du

mongo shell

mongoexport ‐‐db dbName ‐‐collection collectionName

‐‐out fileName.json ‐‐query theQuery

Les commandes de base

db : affiche les informations de la base courante

use <db> : utiliser la base db

db.<collection>.find(<critère>,<projection>) : retourne les 10 premiers enregistrements correspondant

aux critères de recherche de la collection

Exemple :db.personne.find()

db.<collection>.findOne(<critère>,<projection>) : retourne le premier enregistrement correspondant

aux critères de recherche de la collection

db.<collection>.insertOne/insertMany(<documents>) : insert le ou les documents dans la collection

db.<collection>.updateOne/updateMany(<filter>,<action>) : met à jour le ou les documents dans la

collection

db.<collection>.replaceOne(<filter>,<replacement>) : remplace le document matchant les filtre dans

la collection

db.<collection>.removeOne/removeMany(<filter>) : supprime le ou les documents correspondant à la

recherche dans la collection

Requêtes: Opérateurs

Permet de filtrer les enregistrements retournés lors de l’exécution de la requête

Liste des divers types d’opérateurs

+d’autres types d’opérateurs …

Requêtes : les projections

Permet de sélectionner les champs qui seront retournées après

l’exécution de la requête

Exemple :

db.personne.find({},{})

{ _id:XXX, nom:"BRAMI", prenom: "JAMAL"}

db.personne.find({},{nom:1})

{ _id:XXX, nom:"BRAMI"}

db.personne.find({},{_id:-1,nom:1, prenom:1})

{ nom:"BRAMI", prenom: "JAMAL"}

Application de méthodes sur une collection

Application de méthodes aux collections

Framework d’agrégation

Principe :

MongoDB propose une autre façon de coder des traitements : en

formant un pipeline d’opérations

db.collectionName.aggregate({op1}, {op2}, {op3}…)

La sortie d’une opération est l’entrée de la suivante, ou bien la sortie finale

de l’agrégation

On peut pipeliner successivement autant d’opérations que l’on veut

Framework d’agrégation

Opération pour l’agrégation

•$match : Permet de sélectionner/filtrer les enregistrements d’entrée

•$project : Permet de projeter des attributs : seulement ceux voulus, et au

besoin en les renommant ou en créant de nouveaux attributs

•$group:Permet de regrouper les enregistrements retenus selon l’_id (que l’on peut redéfinir

au passage), et d’appliquer des fonctions de groupe au autres attributs projetés.

•$unwind: Permet de remplacer un enregistrement contenant un tableau par une suite

d’enregistrements contenant chacun un seul élément du tableau

•$sort: Permet d’ordonner les enregistrements selon un des attributs, par ordre croissant (+1)

ou décroissant (‐1).

•$limit: Permet de sélectionner/filtrer les enregistrements d’entrée

•$lookup : La solution pour réaliser des « JOIN » sur plusieurs collections…

mapReduce de MongoDB

MongoDB possède son propre « Map‐Reduce » :

Ses propres règles de fonctionnement (un peu différentes d’Hadoop)

Ses propres règles de déploiement des tâches

Et son propre middleware sous‐jacent (il n’est pas bâti au dessus d’Hadoop)

N’exploite pas les index

Fonctionne sur des bases distribuées (sharded)

Principes du mapReduce de MongoDB :

Une query pour pré‐filtrer la collection traitée

Une fonction map(), en Java Script et qui accède à la base

Une fonction reduce(), en Java Script et qui ne doit PAS accéder à la base

qui doit être commutative, associative et idempotente (!!)

Une fonction finalize(), en Java Script et qui ne doit pas accéder à la base

La possibilité de définir un ensemble de variables globales aux 3 fonctions map(), reduce() et finalize()

mapReduce de MongoDB

Principes du mapReduce de MongoDB :

map() fonctionne comme en Hadoop, mais sur une seule collection

pour éviter d’implanter un filtrage en JS, une query exprimée en Mongo shell

est applicable en amont (plus pratique et plus rapide)

reduce() est plus contraint qu’en Hadoop car MongoDB

applique reduce() sur des de sortie de map(), et sur des sorties précédentes de reduce() :

le format de sortie de reduce() doit être celui de sortie de map().

La fonction reduce() doit être commutative, associative et indempotente.

finalize() permet de modifier la sortie finale de reduce() sans contrainte

Utilisation de MongoDB